隐私计算FATE-多分类神经网络算法测试

一、说明

本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练，并使用该模型对数据进行 多分类预测。

• 二分类算法：是指待预测的 label 标签的取值只有两种；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0 或者 1)，例如性别只有 男 或者 女；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。
• 多分类算法：是指待预测的 label 标签的取值可能有多种情况，例如个人爱好可能有 篮球、足球、电影 等等多种类型。常见算法：Softmax、SVM、KNN、决策树。

关于 Fate 的核心概念、单机部署、训练以及预测请参考以下相关文章：

• 《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》
• 《隐私计算FATE-模型训练》
• 《隐私计算FATE-离线预测》

二、准备训练数据

上传到 Fate 里的数据有两个字段名必需是规定的，分别是主键为 id 字段和分类字段为 y 字段，y 字段就是所谓的待预测的 label 标签；其他的特征字段(属性)可任意填写，例如下面例子中的 x0 - x9

例如有一条用户数据为： 收入 : 10000，负债 : 5000，是否有还款能力 : 1 ；数据中的 收入 和 负债 就是特征字段，而 是否有还款能力 就是分类字段。

本文只描述关键部分，关于详细的模型训练步骤，请查看文章《隐私计算FATE-模型训练》

2.1. guest端

10条数据，包含1个分类字段 y 和 10 个标签字段 x0 - x9

y 值有 0、1、2、3 四个分类

上传到 Fate 中，表名为 muti_breast_homo_guest 命名空间为 experiment

2.2. host端

10条数据，字段与 guest 端一样，但是内容不一样

上传到 Fate 中，表名为 muti_breast_homo_host 命名空间为 experiment

三、执行训练任务

3.1. 准备dsl文件

创建文件 homo_nn_dsl.json 内容如下 ：

{
    "components": {
        "reader_0": {
            "module": "Reader",
            "output": {
                "data": [
                    "data"
                ]
            }
        },
        "data_transform_0": {
            "module": "DataTransform",
            "input": {
                "data": {
                    "data": [
                        "reader_0.data"
                    ]
                }
            },
            "output": {
                "data": [
                    "data"
                ],
                "model": [
                    "model"
                ]
            }
        },
        "homo_nn_0": {
            "module": "HomoNN",
            "input": {
                "data": {
                    "train_data": [
                        "data_transform_0.data"
                    ]
                }
            },
            "output": {
                "data": [
                    "data"
                ],
                "model": [
                    "model"
                ]
            }
        }
    }
}

3.2. 准备conf文件

创建文件 homo_nn_multi_label_conf.json 内容如下 ：

{
    "dsl_version": 2,
    "initiator": {
        "role": "guest",
        "party_id": 9999
    },
    "role": {
        "arbiter": [
            10000
        ],
        "host": [
            10000
        ],
        "guest": [
            9999
        ]
    },
    "component_parameters": {
        "common": {
            "data_transform_0": {
                "with_label": true
            },
            "homo_nn_0": {
                "encode_label": true,
                "max_iter": 15,
                "batch_size": -1,
                "early_stop": {
                    "early_stop": "diff",
                    "eps": 0.0001
                },
                "optimizer": {
                    "learning_rate": 0.05,
                    "decay": 0.0,
                    "beta_1": 0.9,
                    "beta_2": 0.999,
                    "epsilon": 1e-07,
                    "amsgrad": false,
                    "optimizer": "Adam"
                },
                "loss": "categorical_crossentropy",
                "metrics": [
                    "accuracy"
                ],
                "nn_define": {
                    "class_name": "Sequential",
                    "config": {
                        "name": "sequential",
                        "layers": [
                            {
                                "class_name": "Dense",
                                "config": {
                                    "name": "dense",
                                    "trainable": true,
                                    "batch_input_shape": [
                                        null,
                                        18
                                    ],
                                    "dtype": "float32",
                                    "units": 5,
                                    "activation": "relu",
                                    "use_bias": true,
                                    "kernel_initializer": {
                                        "class_name": "GlorotUniform",
                                        "config": {
                                            "seed": null,
                                            "dtype": "float32"
                                        }
                                    },
                                    "bias_initializer": {
                                        "class_name": "Zeros",
                                        "config": {
                                            "dtype": "float32"
                                        }
                                    },
                                    "kernel_regularizer": null,
                                    "bias_regularizer": null,
                                    "activity_regularizer": null,
                                    "kernel_constraint": null,
                                    "bias_constraint": null
                                }
                            },
                            {
                                "class_name": "Dense",
                                "config": {
                                    "name": "dense_1",
                                    "trainable": true,
                                    "dtype": "float32",
                                    "units": 4,
                                    "activation": "sigmoid",
                                    "use_bias": true,
                                    "kernel_initializer": {
                                        "class_name": "GlorotUniform",
                                        "config": {
                                            "seed": null,
                                            "dtype": "float32"
                                        }
                                    },
                                    "bias_initializer": {
                                        "class_name": "Zeros",
                                        "config": {
                                            "dtype": "float32"
                                        }
                                    },
                                    "kernel_regularizer": null,
                                    "bias_regularizer": null,
                                    "activity_regularizer": null,
                                    "kernel_constraint": null,
                                    "bias_constraint": null
                                }
                            }
                        ]
                    },
                    "keras_version": "2.2.4-tf",
                    "backend": "tensorflow"
                },
                "config_type": "keras"
            }
        },
        "role": {
            "host": {
                "0": {
                    "reader_0": {
                        "table": {
                            "name": "muti_breast_homo_host",
                            "namespace": "experiment"
                        }
                    }
                }
            },
            "guest": {
                "0": {
                    "reader_0": {
                        "table": {
                            "name": "muti_breast_homo_guest",
                            "namespace": "experiment"
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

注意 reader_0 组件的表名和命名空间需与上传数据时配置的一致。

3.3. 提交任务

执行以下命令：

flow job submit -d homo_nn_dsl.json -c homo_nn_multi_label_conf.json

执行成功后，查看 dashboard 显示：

四、准备预测数据

与前面训练的数据字段一样，但是内容不一样，y 值全为 0

4.1. guest端

上传到 Fate 中，表名为 predict_muti_breast_homo_guest 命名空间为 experiment

4.2. host端

上传到 Fate 中，表名为 predict_muti_breast_homo_host 命名空间为 experiment

五、准备预测配置

本文只描述关键部分，关于详细的预测步骤，请查看文章《隐私计算FATE-离线预测》

创建文件 homo_nn_multi_label_predict.json 内容如下 ：

{
    "dsl_version": 2,
    "initiator": {
        "role": "guest",
        "party_id": 9999
    },
    "role": {
        "arbiter": [
            10000
        ],
        "host": [
            10000
        ],
        "guest": [
            9999
        ]
    },
    "job_parameters": {
        "common": {
            "model_id": "arbiter-10000#guest-9999#host-10000#model",
            "model_version": "202207061504081543620",
            "job_type": "predict"
        }
    },
    "component_parameters": {
        "role": {
            "guest": {
                "0": {
                    "reader_0": {
                        "table": {
                            "name": "predict_muti_breast_homo_guest",
                            "namespace": "experiment"
                        }
                    }
                }
            },
            "host": {
                "0": {
                    "reader_0": {
                        "table": {
                            "name": "predict_muti_breast_homo_host",
                            "namespace": "experiment"
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

注意以下两点：

1. model_id 和 model_version 需修改为模型部署后的版本号。

2. reader_0 组件的表名和命名空间需与上传数据时配置的一致。

五、执行预测任务

执行以下命令：

flow job submit -c homo_nn_multi_label_predict.json

执行成功后，查看 homo_nn_0 组件的数据输出：

可以看到算法输出的预测结果。

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